基于移动定位数据的邻里日常活动空间-功能耦合模式研究——以上海为例

针对传统静态方法难以捕捉居民活动与建成环境动态交互的局限，上海研究团队创新性融合LBS轨迹数据与POI/AOI信息，构建空间流动与功能网络双维度模型，揭示邻里活动的四类空间模式（高/低密度×高/低聚集）与四类功能类型（单核心/双核心/多核心/旅游驱动），为15分钟生活圈规划提供动态优化依据。

　　

随着"15分钟城市"理念在全球城市规划领域的兴起，如何精准把握居民日常活动与空间功能的动态匹配关系成为学界焦点。传统研究多采用静态指标分析设施可达性或活动分布，却难以揭示活动链的时空连续性本质。这种局限性使得规划者无法有效应对中国城市更新中面临的复合功能植入、存量空间优化等挑战。

针对这一科学难题，同济大学建筑与城市规划学院的研究团队在《Applied Geography》发表创新成果，首次将LBS（基于位置服务）大数据与POI（兴趣点）、AOI（兴趣区域）数据融合，构建了"空间-功能"双维度的动态分析框架。研究人员通过对上海88个街镇33,007,979条移动轨迹的追踪，结合机器学习聚类算法，系统解码了邻里日常活动的时空耦合规律。

关键技术包括：1）基于LBS的居民移动轨迹时空建模；2）运用复杂网络理论构建空间流动矩阵与功能关联网络；3）采用密度-聚集度双指标进行活动模式分类；4）通过多源地理信息数据（POI/AOI）实现活动功能语义标注。研究发现：空间维度呈现高密度低聚集（35%）、低密度低聚集（27%）、低密度高聚集（23%）、高密度高聚集（15%）四类模式；功能维度则识别出单功能核心（40%）、居商双核（20%）、多功能核心（25%）和旅游驱动核心（15%）四种类型。尤为重要的是，空间模式与功能特征存在显著耦合关系——高密度高聚集区多对应多功能核心，而低密度高聚集区常见于旅游驱动型邻里。

【空间特征分析】
通过构建活动密度（trip/km²）与聚集指数（空间基尼系数）的二维矩阵，研究发现上海内环区域普遍呈现"双高"特征，而中外环交界处存在明显的低密度高聚集带，这与城市TOD（公交导向发展）节点分布高度吻合。

【功能网络解析】
利用信息熵测度功能混合度，揭示单功能核心区主要分布在学校、产业园等封闭社区周边，而居商双核模式在成熟居住区占比达20%，印证了"前店后宅"传统空间组织方式的现代适应性。

【模式耦合机制】
空间-功能网络的Spearman相关性分析显示，医疗文化类POI的分布强度与活动聚集度呈显著正相关（ρ=0.62，p<0.01），说明公共服务设施的集中布局能有效提升活动效率。

该研究突破了传统静态分析的桎梏，为"15分钟生活圈"规划提供了三方面创新指导：1）高密度低聚集区应加强次级活动中心培育；2）旅游驱动型邻里需优化游客-居民活动时空分流；3）多功能核心区的设施配置应遵循"10分钟步行可达"的黄金比例。这些发现不仅为《上海市城市更新条例》提供了量化依据，其构建的"流动空间-功能网络"双维框架更可推广至智慧城市诊断、社区生活圈评估等领域。正如通讯作者Li Wenzhu强调的，这种动态视角将推动城市规划从"空间供给导向"向"活动需求响应"的范式转变。